論文の概要: Predicting Drive Test Results in Mobile Networks Using Optimization Techniques

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.09305v1
• Date: Thu, 13 Feb 2025 13:17:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:50:39.440559
• Title: Predicting Drive Test Results in Mobile Networks Using Optimization Techniques
• Title（参考訳）: 最適化手法を用いたモバイルネットワークにおけるドライブテスト結果の予測
• Authors: MohammadJava Taheri, Abolfazl Diyanat, MortezaAli Ahmadi, Ali Nazari,
• Abstract要約: 本稿では,他のドライブテストポイントのデータを用いて,特定の場所で受信信号の強度を予測できる手法を提案する。 このアプローチにより、オペレータはネットワークを最適化するために必要なデータを取得しながら、時間とリソースを節約できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.4999814847776098
• License:
• Abstract: Mobile network operators constantly optimize their networks to ensure superior service quality and coverage. This optimization is crucial for maintaining an optimal user experience and requires extensive data collection and analysis. One of the primary methods for gathering this data is through drive tests, where technical teams use specialized equipment to collect signal information across various regions. However, drive tests are both costly and time-consuming, and they face challenges such as traffic conditions, environmental factors, and limited access to certain areas. These constraints make it difficult to replicate drive tests under similar conditions. In this study, we propose a method that enables operators to predict received signal strength at specific locations using data from other drive test points. By reducing the need for widespread drive tests, this approach allows operators to save time and resources while still obtaining the necessary data to optimize their networks and mitigate the challenges associated with traditional drive tests.
• Abstract（参考訳）: モバイルネットワークオペレータは、常にネットワークを最適化し、優れたサービス品質とカバレッジを保証する。 この最適化は最適なユーザーエクスペリエンスを維持するために不可欠であり、広範なデータ収集と分析を必要とする。 このデータを収集するための主要な方法の1つはドライブテストである。 しかし、運転試験は費用も時間もかかるため、交通条件や環境要因、特定の地域への限られたアクセスといった課題に直面している。 これらの制約により、同様の条件下でのドライブテストの複製が困難になる。 本研究では、他の駆動試験点のデータを用いて、特定の場所で受信信号の強度を予測できる手法を提案する。 広範なドライブテストの必要性を減らすことで、オペレータはネットワークを最適化し、従来のドライブテストに関連する課題を軽減するために必要なデータを取得しながら、時間とリソースを節約できる。

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